# -*- coding: UTF-8 -*-
# Note concernant la performance : le code suivant a été testé avec
# un ensemble plutôt qu'une liste pour le stockage des mots vides,
# mais de manière assez surprenante la liste a donné de meilleurs
# résultats que l'ensemble - peut-être parce qu'elle reste une liste
# de taille peu importante.

stopwords = '''
i
a
an
are
as
at
be
by
for
from
how
in
is
it
of
on
or
that
the
this
to
was
what
when
where
'''.split()

def strip_stopwords(sentence):
    "Retire de l'argument spécifié les mots vides et normalise les blancs"
    words = sentence.split()
    sentence = []
    for word in words:
        if word.lower() not in stopwords:
            sentence.append(word)
    return ' '.join(sentence)

